!pip install lime
!pip install shap
donne par ordre les variables les plus importantes,et l impact sur la prediction globale bleu impacte faible et rouge impacte forte en abscice si inf a 0 impact negatif si sup 0 impact positif qd le taux de glucose est faible on a un impact negatif sur le model donc proba d'avoir le diabete de type 1 est faible
Les valeurs Shapley que vous avez obtenues correspondent à chaque caractéristique pour un cas particulier de diabète (0 pour non malade et 1 pour malade). Voici une interprétation générale de ces valeurs Shapley pour ce cas : 1. **Pregnancies** (Grossesses) : La valeur Shapley est -0.0458. Une valeur négative indique que le nombre de grossesses réduit légèrement la probabilité d'être diabétique dans ce cas particulier. 2. **Glucose** (Taux de glucose) : La valeur Shapley est -1.5014. Une valeur négative importante indique que des niveaux de glucose plus bas ont un impact négatif significatif sur la probabilité d'être diabétique dans ce cas particulier. 3. **BloodPressure** (Pression sanguine) : La valeur Shapley est 0.2211. Une valeur positive indique que des niveaux de pression sanguine plus élevés ont un impact positif sur la probabilité d'être diabétique dans ce cas particulier. 4. **SkinThickness** (Épaisseur de la peau) : La valeur Shapley est -0.0443. Une valeur négative indique que l'épaisseur de la peau réduit légèrement la probabilité d'être diabétique dans ce cas particulier. 5. **Insulin** (Niveau d'insuline) : La valeur Shapley est 0.0752. Une valeur positive indique que des niveaux d'insuline plus élevés ont un impact positif sur la probabilité d'être diabétique dans ce cas particulier. 6. **BMI** (Indice de masse corporelle) : La valeur Shapley est -1.3379. Une valeur négative importante indique que des valeurs de BMI plus basses ont un impact négatif significatif sur la probabilité d'être diabétique dans ce cas particulier. 7. **DiabetesPedigreeFunction** (Fonction de l'arbre généalogique du diabète) : La valeur Shapley est -0.1679. Une valeur négative indique que des valeurs plus faibles de la fonction de l'arbre généalogique du diabète ont un impact négatif sur la probabilité d'être diabétique dans ce cas particulier. 8. **Age** (Âge) : La valeur Shapley est -0.5489. Une valeur négative importante indique que des âges plus jeunes ont un impact négatif significatif sur la probabilité d'être diabétique dans ce cas particulier. Ces valeurs Shapley vous permettent de comprendre comment chaque caractéristique contribue à la prédiction de la probabilité de diabète pour cet échantillon spécifique. Les valeurs négatives ou positives indiquent si chaque caractéristique contribue à augmenter ou diminuer la probabilité de diabète pour cet individu en particulier.
Les valeurs que vous avez fournies semblent être les valeurs Shapley moyennes attribuées à différentes caractéristiques dans un modèle. Les valeurs Shapley indiquent l'impact de chaque caractéristique sur les prédictions du modèle. Voici une explication de chaque caractéristique et de son impact sur les prédictions : 1. **Pregnancies** : Cette caractéristique a une valeur Shapley négative, ce qui signifie que des valeurs plus élevées de "Pregnancies" ont tendance à avoir un impact négatif sur les prédictions du modèle. En d'autres termes, un nombre plus élevé de grossesses (ou de naissances) est associé à une probabilité plus faible de diabète, du moins dans le contexte de votre modèle. 2. **Glucose** : La caractéristique "Glucose" a une valeur Shapley très négative, indiquant que des valeurs plus élevées de glucose dans le sang ont un impact très négatif sur les prédictions du modèle. Cela signifie que des niveaux de glucose élevés sont fortement associés à une probabilité réduite de diabète. 3. **BloodPressure** : Cette caractéristique a une valeur Shapley légèrement positive, ce qui suggère que des valeurs plus élevées de pression artérielle ont un impact légèrement positif sur les prédictions du modèle. Cependant, cet impact est relativement faible par rapport aux autres caractéristiques. 4. **SkinThickness** : La "SkinThickness" a une valeur Shapley négative, ce qui signifie que des valeurs plus élevées de "SkinThickness" ont un impact négatif sur les prédictions. Une épaisseur de peau plus élevée est associée à une probabilité plus faible de diabète dans ce modèle. 5. **Insulin** : La caractéristique "Insulin" a une valeur Shapley positive, indiquant que des niveaux plus élevés d'insuline ont un impact positif sur les prédictions. Cela signifie que des niveaux d'insuline plus élevés sont associés à une probabilité accrue de diabète. 6. **BMI** : Le "BMI" (indice de masse corporelle) a une valeur Shapley très négative, indiquant que des valeurs plus élevées de BMI ont un impact très négatif sur les prédictions du modèle. Cela suggère que des niveaux de BMI plus élevés sont fortement associés à une probabilité réduite de diabète. 7. **DiabetesPedigreeFunction** : La caractéristique "DiabetesPedigreeFunction" a une valeur Shapley négative, ce qui signifie que des valeurs plus élevées de cette caractéristique ont un impact négatif sur les prédictions. Cela indique que des antécédents familiaux de diabète plus élevés sont associés à une probabilité plus faible de diabète dans le modèle. 8. **Age** : La caractéristique "Age" a une valeur Shapley négative, suggérant que des valeurs plus élevées d'âge ont un impact négatif sur les prédictions du modèle. Cela signifie que, en général, à mesure que l'âge augmente, la probabilité de diabète diminue selon le modèle. Il est important de noter que ces interprétations sont basées sur les valeurs Shapley moyennes et peuvent varier en fonction de la nature de votre modèle, de l'ensemble de données et du contexte spécifique de votre problème de classification. Les valeurs Shapley vous aident à comprendre comment chaque caractéristique contribue aux prédictions du modèle et peuvent être utiles pour l'interprétation et la prise de décision.
Pour les valeurs Shapley supérieures à 10, attribuez 5 points. Pour les valeurs Shapley comprises entre 5 et 10, attribuez 4 points. Pour les valeurs Shapley comprises entre 2 et 5, attribuez 3 points. Pour les valeurs Shapley comprises entre 1 et 2, attribuez 2 points. Pour les valeurs Shapley comprises entre 0 et 1, attribuez 1 point. Pour les valeurs Shapley proches de zéro, attribuez 0 point.Lorsqu'un individu se voit attribuer un nombre de points parmi 5, 4, 3, 2, 1 ou 0 points en fonction des caractéristiques de manière à évaluer sa classification, cela signifie généralement que ces points reflètent une sorte de score ou de notation basée sur les caractéristiques de l'individu. L'interprétation de ce score dépend du contexte spécifique de l'application, mais voici quelques interprétations générales possibles : 1. **Meilleure classification** : Plus le nombre de points est élevé (par exemple, 5 points), meilleure est la classification de l'individu. Cela signifie que les caractéristiques de l'individu sont en ligne avec les critères de classification souhaités. 2. **Classification favorable** : Un individu avec un score élevé (4 ou 5 points) peut être considéré comme ayant une classification favorable ou étant à faible risque, selon le contexte. Cela peut signifier qu'il est peu probable de présenter un certain problème ou qu'il est adapté à une certaine tâche. 3. **Classification moyenne** : Un score moyen (3 points) peut signifier une classification moyenne ou un risque modéré, selon la situation. L'individu se situe probablement dans une catégorie intermédiaire. 4. **Classification défavorable** : Un score plus bas (1 ou 2 points) peut indiquer une classification défavorable ou un risque plus élevé. Cela peut signifier que l'individu peut présenter des problèmes ou des défis dans un certain contexte. 5. **Pire classification** : Un score minimal (0 point) peut signifier la pire classification possible, ce qui peut signifier que l'individu ne répond pas aux critères de classification ou qu'il est à haut risque dans un certain contexte. 6. **Classement par catégories** : Parfois, ces scores sont utilisés pour classer les individus en catégories prédéfinies. Par exemple, ceux qui ont obtenu 4 ou 5 points peuvent être dans la catégorie "faible risque", tandis que ceux avec 0 ou 1 point peuvent être dans la catégorie "risque élevé". Il est essentiel de noter que l'interprétation précise des scores dépendra du contexte spécifique de l'application et des critères de classification définis. Il est courant d'utiliser ces scores pour prendre des décisions ou des actions en fonction de la classification attribuée à un individu.
!pip install eli5